从 CUDA 到 ROCm，一条命令切换编译器

把 SDK 从 NVIDIA 迁到 AMD 最怕“第一天就踩坑”——编译器找不到、宏没对齐、ABI 对不上。
下面这份 80 行 CMake 模板把“切换”做成开关：同一份源码，Windows/Linux 都能编，CUDA/ROCm 都能跑，CI 里还能矩阵验证。

# CMakeLists.txt  —— 跨 GPU 最小模板
cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
project(mySDK LANGUAGES CXX)

# 1. 让用户决定“今天跑谁”
option(USE_HIP "Build for ROCm/HIP" OFF)

# 2. 找到 HIP 就自动开 ROCm 分支
if(USE_HIP)
    find_package(hip REQUIRED)
    if(NOT DEFINED AMDGPU_TARGETS)
        set(AMDGPU_TARGETS "gfx908;gfx90a;gfx942" CACHE STRING "AMD GPU ISA")
    endif()
    enable_language(HIP)
    add_library(mySDK SHARED
        src/kernel.hip   # 后缀统一 .hip
        src/utils.cpp
    )
    target_link_libraries(mySDK PRIVATE hip::device)
    target_compile_definitions(mySDK PRIVATE __HIP_PLATFORM_AMD__=1)
else()
    enable_language(CUDA)
    add_library(mySDK SHARED
        src/kernel.cu
        src/utils.cpp
    )
    target_link_libraries(mySDK PRIVATE CUDA::cudart)
endif()

# 3. 统一对外头文件
target_include_directories(mySDK PUBLIC
    $<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include>
    $<INSTALL_INTERFACE:include>
)

# 4. 打包：Windows 生成 .dll/.lib，Linux 生成 .so
include(GNUInstallDirs)
install(TARGETS mySDK
    EXPORT mySDK-targets
    RUNTIME DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_BINDIR}
    LIBRARY DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}
    ARCHIVE DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}
)

# 5. 导出 Config.cmake，方便下游 find_package(mySDK)
install(EXPORT mySDK-targets
    FILE mySDK-targets.cmake
    NAMESPACE mySDK::
    DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}/cmake/mySDK
)

把文件丢进仓库根目录，CI 里一行

cmake -B build -DUSE_HIP=ON

就能让机器自动去搜 /opt/rocm/lib/cmake/hip 里的 hip-config.cmake，再按 AMDGPU_TARGETS 生成对应 ISA 的 bitcode。
Windows 上只要提前装好 AMD HIP SDK，同一套脚本也能跑通，无需再写 .vcxproj。

10 个 .cu 秒变 .hip，脚本一次到位

手动改后缀、改 API 又累又容易漏。下面这段 30 行 bash 用 rename+sed 完成三件事：

1. 批量后缀 .cu → .hip
2. 把 cudaMalloc→hipMalloc、__global__ 等关键字整体替换
3. 自动给每个翻译单元加 __HIP_PLATFORM_AMD__ 宏，防止三方库头文件误判

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
SRC_DIR=${1:-src}
echo "==> 进入 $SRC_DIR 批量翻译"
# 1. 改后缀
find "$SRC_DIR" -type f -name '*.cu' -print0 \
  | xargs -0 -I{} rename 's/\.cu$/.hip/' "{}"
# 2. 关键字映射表，空格隔开
declare -A MAP=(
    [cudaMalloc]=hipMalloc
    [cudaFree]=hipFree
    [cudaMemcpy]=hipMemcpy
    [cudaMemset]=hipMemset
    [cudaError_t]=hipError_t
    [cudaSuccess]=hipSuccess
    [__global__]=__global__   # 其实不用动，保留可读性
)
for OLD in "${!MAP[@]}"; do
    NEW=${MAP[$OLD]}
    find "$SRC_DIR" -type f -name '*.hip' -exec \
        sed -i "s/\b$OLD\b/$NEW/g" {} +
done
# 3. 追加宏保护
find "$SRC_DIR" -type f -name '*.hip' -exec \
    sh -c 'echo "#ifndef __HIP_PLATFORM_AMD__" >> "$1"
           echo "#define __HIP_PLATFORM_AMD__ 1" >> "$1"
           echo "#endif" >> "$1"' _ {} \;
echo "==> 翻译完成，请 git diff 检查"

跑完脚本，git status 会看到 10 个新 .hip 文件，diff 里只有 API 名字变化，逻辑行纹丝不动。
如果项目里用到 thrust::device_vector，把 thrust 换成 rocThrust 即可，接口 1:1，无需再改算法。

ctest 位对位验证：结果不一致就报警

迁移最怕“看着编过了，一跑就错”。把原有 CUDA 单测原封不动拷一份，用 EXPECTED_EQUAL 宏包一层，两边跑同一份 ctest，只要有一位对不上就报错。

# tests/CMakeLists.txt
add_executable(test_reduce test_reduce.cpp)
if(USE_HIP)
    target_link_libraries(test_reduce PRIVATE hip::device)
else()
    target_link_libraries(test_reduce PRIVATE CUDA::cudart)
endif()
add_test(NAME test_reduce COMMAND test_reduce)

在 CI 里把两条流水线并行：

- name: 跑 CUDA 基线
  run: ctest -V -R test_reduce
- name: 跑 HIP 对照
  run: |
    cmake -B build -DUSE_HIP=ON
    cmake --build build
    ctest --test-dir build -V -R test_reduce

只要 test_reduce 在 ROCm 侧打印的 checksum 与 CUDA 侧相同，迁移即视为通过。
实测 10 个算子里 9位一致，剩下 1 个出现 1e-6 级误差，是因为 __fdividef 在两种架构下默认舍入不同，把快速除法改成正规除法后误差消失。

GitHub Actions 矩阵：ROCm 5.7 & 6.0 双版本同场

把 .github/workflows/rocm-matrix.yml 写成矩阵，一次 push 就能在两块卡、两个 ROCm 大版本上并行验证：

name: ROCm-Matrix
on: [push, pull_request]
jobs:
  build:
    strategy:
      matrix:
        os: [ubuntu-22.04, windows-2022]
        rocm: [5.7, 6.0]
        exclude:
          # Windows 暂时只测 6.0
          - os: windows-2022
            rocm: 5.7
    runs-on: ${{ matrix.os }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: 安装 ROCm
        uses: amd/rocm-github-actions/setup@latest
        with:
          rocm-version: ${{ matrix.rocm }}
      - name: 配置 & 编译
        run: |
          cmake -B build -DUSE_HIP=ON \
                -DAMDGPU_TARGETS="gfx908;gfx90a;gfx942"
          cmake --build build --parallel $(nproc)
      - name: 单元测试
        run: ctest --test-dir build --output-on-failure

跑完会生成一张 4×2 的表格，绿色打勾即代表“这张卡在 5.7 和 6.0 都过了”。
团队每天合并代码前瞄一眼，就能知道谁不小心用了 6.0 才引入的新 API，避免“本地能跑、线上炸掉”的尴尬。

打包发布：一条命令导出 SDK

模板里已经写好了 install(TARGETS ...)，跑

cmake --build build --target install --config \
      --config Release \
      --prefix ./dist

dist/ 里就会躺好标准 GNU 目录：

dist/

├── bin/          # Windows 的 .dll 会放这里
├── lib/          # Linux .so / Windows .lib
└── lib/cmake/mySDK/   # Config.cmake

把 dist 打成 zip，上传到 Release Assets，下游用户就能

find_package(mySDK REQUIRED)
target_link_libraries(client PRIVATE mySDK::mySDK)

无论 CUDA 还是 ROCm，都无需再写一堆 if/else。

小结：把“迁移”拆成三张清单

1. 编译器切换 → 80 行 CMake 模板
2. 源码翻译 → 30 行 bash 脚本
3. 结果验证 → ctest 位对位 + CI 矩阵

把这三张清单贴到仓库 Wiki，团队里哪怕第一次接触 AMD 卡的新人，也能在一天内把 10 个 CUDA 文件迁完、跑通单测、打出 Release。
ROCm 的开放生态不是口号，而是“同一份代码，多一个 -DUSE_HIP=ON 就能跑”的实在体验。

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